kernel8901 月经周期跟踪与分析技能 (Menstrual Cycle Tracking and Analysis Skill)
技能概述
这是一个专门用于记录、跟踪和分析月经周期数据的OpenClaw技能。该技能能够帮助用户记录月经周期中的各种指标（出血量、疼痛程度、情绪变化等），并提供数据可视化和健康分析功能。
功能特性
1. 数据记录
- 支持多种月经相关指标的记录：
- 出血量（spotting, light, medium, heavy）
- 疼痛等级（0-10级）
- 情绪状态（疲劳、放松、焦虑等）
- 周期事件（月经开始、结束、经前期等）
- 个人备注
2. 数据存储
- 使用JSON格式存储月经周期数据
- 按日期排序和组织数据
- 支持历史数据回溯和更新
3. 数据分析
- 自动计算平均周期长度
- 统计出血量分布
- 分析疼痛等级趋势
- 情绪变化模式识别
- 周期规律性评估
4. 数据可视化
- 生成多维度图表：
- 出血量变化趋势图
- 疼痛等级变化图
- 情绪变化热力图
- 月历视图（出血量和疼痛程度双重编码）
5. 健康洞察
- 识别周期规律
- 预测未来周期
- 识别异常模式
- 提供健康建议
使用方法
初始化
# 安装所需依赖
pip3 install python3-matplotlib python3-pandas python3-numpy
数据记录
用户可以通过自然语言描述记录月经数据，系统会自动解析并存储相关信息。
数据查询
支持按时间段查询历史记录，提供统计摘要。
图表生成
使用matplotlib生成专业健康分析图表，支持中英文标签。
文件结构
skills/
└── menstrual-tracking/
├── SKILL.md # 技能说明文件
├── data/
│ └── menstrual_data.json # 存储月经数据
├── tools/
│ ├── data_parser.py # 数据解析工具
│ ├── visualizer.py # 可视化工具
│ └── analyzer.py # 分析工具
└── examples/
├── sample_data.json # 示例数据
└── generated_charts/ # 生成的图表示例
技能优势
- 全面性 - 涵盖月经周期的所有关键指标
- 可视化 - 提供多种图表类型帮助理解数据
- 个性化 - 根据个人数据提供定制化分析
- 易用性 - 支持自然语言输入，降低使用门槛
- 隐私保护 - 数据本地存储，确保用户隐私安全
扩展功能
- 周期预测提醒
- 症状关联分析
- 生活方式建议
- 与医疗专业人员共享数据（可选）
这个技能可以帮助女性用户更好地了解和管理自己的月经周期健康，通过数据分析发现潜在的健康模式。